Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Préparation des donnéesLa préparation de données est un processus qui précède celui de l'analyse de données. Il est constitué de plusieurs tâches comme la collecte de données, le nettoyage de données, l'enrichissement de données ou encore la fusion de données. Au cours de la préparation des données, les données dites « brutes » sont soumises à différents traitements afin de les rendre exploitables pour l'étape d'Exploration de données, au cours de laquelle le but sera d'extraire des connaissances à partir des données via la construction de modèles.
PostgreSQLPostgreSQL est un système de gestion de base de données relationnelle et objet (SGBDRO). C'est un outil libre disponible selon les termes d'une licence de type BSD. Ce système est comparable à d'autres systèmes de gestion de base de données, qu'ils soient libres (comme MariaDB et Firebird), ou propriétaires (comme Oracle, MySQL, Sybase, DB2, Informix et Microsoft SQL Server). Comme les projets libres Apache et Linux, PostgreSQL n'est pas contrôlé par une seule entreprise, mais est fondé sur une communauté mondiale de développeurs et d'entreprises.
Visualisation de donnéesvignette|upright=2|Carte figurative des pertes successives en hommes de l'armée française dans la campagne de Russie 1812-1813, par Charles Minard, 1869. La visualisation des données (ou dataviz ou représentation graphique de données) est un ensemble de méthodes permettant de résumer de manière graphique des données statistiques qualitatives et surtout quantitatives afin de montrer les liens entre des ensembles de ces données. Cette fait partie de la science des données.
Entrepôt de donnéesvignette|redresse=1.5|Vue d'ensemble d'une architecture entrepôt de données. Le terme entrepôt de données ou EDD (ou base de données décisionnelle ; en anglais, data warehouse ou DWH) désigne une base de données utilisée pour collecter, ordonner, journaliser et stocker des informations provenant de base de données opérationnelles et fournir ainsi un socle à l'aide à la décision en entreprise. Un entrepôt de données est une base de données regroupant une partie ou l'ensemble des données fonctionnelles d'une entreprise.
Statistique descriptiveLa statistique descriptive est la branche des statistiques qui regroupe les nombreuses techniques utilisées pour décrire un ensemble relativement important de données. L'objectif de la statistique descriptive est de décrire, c'est-à-dire de résumer ou représenter, par des statistiques, les données disponibles quand elles sont nombreuses. Toute description d'un phénomène nécessite d'observer ou de connaître certaines choses sur ce phénomène. Les observations disponibles sont toujours constituées d'ensemble d'observations synchrones.
Visual analyticsVisual analytics is an outgrowth of the fields of information visualization and scientific visualization that focuses on analytical reasoning facilitated by interactive visual interfaces. Visual analytics is "the science of analytical reasoning facilitated by interactive visual interfaces." It can attack certain problems whose size, complexity, and need for closely coupled human and machine analysis may make them otherwise intractable.
Predictive modellingPredictive modelling uses statistics to predict outcomes. Most often the event one wants to predict is in the future, but predictive modelling can be applied to any type of unknown event, regardless of when it occurred. For example, predictive models are often used to detect crimes and identify suspects, after the crime has taken place. In many cases, the model is chosen on the basis of detection theory to try to guess the probability of an outcome given a set amount of input data, for example given an email determining how likely that it is spam.
In-memory processingIn computer science, in-memory processing (PIM) is a computer architecture for processing data stored in an in-memory database. In-memory processing improves the power usage and performance of moving data between the processor and the main memory. Older systems have been based on disk storage and relational databases using Structured Query Language, which are increasingly regarded as inadequate to meet business intelligence (BI) needs.
Science des donnéesLa science des données est l'étude de l’extraction automatisée de connaissance à partir de grands ensembles de données. Plus précisément, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des processus, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des idées à partir de nombreuses données structurées ou non . Elle est souvent associée aux données massives et à l'analyse des données.
